信號處理是一門廣泛的領域，涉及處理和分析信號或數據的技術。以下是信號處理的一些基礎知識入門點：

1. 信號類型：信號可以是連續的（如模擬信號）或離散的（如數字信號）。連續信號在時間上是連續的，而離散信號在時間上是離散的。
2. 採樣：將連續信號轉換為離散信號的過程稱為採樣。採樣頻率決定了每秒採樣多少次，稱為採樣率。
3. 傅立葉變換：傅立葉變換是一種將信號從時域轉換到頻域的方法。它可以將信號分解為不同頻率的成分，有助於頻譜分析。
4. 數字濾波：數字濾波是一種信號處理技術，用於去除噪音或選擇感興趣的頻率成分。常見的濾波器類型包括低通、高通、帶通和帶阻濾波器。
5. 卷積：卷積是信號處理中常用的操作，用於信號與系統響應之間的數學運算。它在卷積神經網絡（CNN）等領域中也有廣泛應用。
6. 數字信號處理（DSP）：DSP是一種使用數字計算機來處理數字信號的技術。它包括濾波、頻譜分析、壓縮等操作。
7. 快速傅立葉變換（FFT）：FFT是一種高效計算傅立葉變換的算法，廣泛用於數字信號處理中以加速頻譜分析。
8. 應用領域：信號處理在音頻處理、圖像處理、通信系統、醫學成像、雷達、遙感等領域有廣泛的應用。
9. MATLAB或Python：通常，人們使用MATLAB或Python等編程語言進行信號處理。這些語言提供了豐富的工具和庫，用於處理和分析信號數據。